Книги по разным темам
Pages: | 1 | ... | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | ... | 13 |
2.ТОЧНОСТЬ ПЛАНОВ ВЫПУСКА 2.1.1.ПРОГНОЗЫ СПРОСА 0.0.-0.-1.ФАКТИЧЕСКИЕ ИЗМЕНЕНИЯ СПРОСА -1.1/95 1/96 1/97 1/98 1/99 1/00 1/01 1/Рис. 9. Динамика коэффициентов модели Аналогичные результаты были получены при исследовании моделей с использованием бартерного спроса. Первая модель (с включением точностей планов выпуска относительно бартерного спроса и точностей прогнозов бартера относительно фактических изменений бартера) имела хорошее качество подгонки, положительные статистически значимые коэффициенты для первой точности и отрицательные статистически значимые - для второй. Вторая модель (с разбивкой точности прогнозов бартера на составляющие) также хорошо подходила к эмпирическим данным. Она показала, что прогнозы бартера, скорее всего, корректно влияли на пересмотр предприятиями планов выпуска. Но со временем (а именно - со второй половины 2000 г.) это влияние стало незначимым. Фактические изменения бартера всегда и устойчиво имели отрицательное влияние на пересмотр планов выпуска. В отличие от случая с платежеспособным спросом, такой тип реакции на изменения объемов неденежных сделок можно, наверное, приветствовать. Действительно, при снижении объемов бартера предприятия пересматривают свои планы изменения выпуска в лучшую сторону, т.е. снижение сменяется стабилизацией или ростом, а неизменность - ростом производства. А рост бартера вызывает пересмотр планов в сторону ухудшения. Получается, что бартер предприятиям не нужен.
Исследование моделей обучения на ошибках формирования производственных планов позволяет сделать следующие выводы. Во-первых, подобные модели вполне применимы для описания принципов формирования планов производства в российской промышленности. Во-вторых, анализ базовой модели показал, что российские предприятия все-таки пересматривают свои планы на основе точности реализации предыдущих планов. Вовторых, на пересмотр влияют и точности прогнозов выпуска относительно последующих изменений платежеспособного спроса. В-третьих, из вышеупомянутых двух факторов более сильное влияние на планы предприятий имеет точность относительно продаж за деньги, что свидетельствует в пользу рыночности поведения предприятий. В-четвертых, точность относительно неденежных видов спроса также учитывается предприятиями, но главным образом во времена проблем с нормальными продажами. В-пятых, анализ влияния перекрестных точностей выпуска относительно всех трех видов спроса показал, что предприятия предпочитают в первую очередь учитывать отклонения от продаж за деньги. Аналогичные результаты были получены и при использовании прямых точностей прогнозов спросов. И здесь первенство за платежеспособным спросом. В-седьмых, дальнейшее исследование влияния точностей планов выпуска и прогнозов спроса показало, что корректно учитываются точности планов выпуска относительно спроса.
5. Модели формирования ценовых планов 5.1. Экстраполяционные модели формирования ценовых планов Рассмотрение экстраполяционных моделей формирования ценовых планов российских промышленных предприятий начнем с базовой модели, предполагающей, что планы изменения цен в момент t определяются предшествующими фактическими изменениями цен:
P*t = f( P t, Pt-1 ), где P*t - планы изменения отпускных цен предприятия на производимую продукцию, определившиеся в момент (опрос) t; Pt - фактические изменения отпускных цен предприятия на производимую продукцию, зарегистрированные в момент (опрос) t; Pt-1 - фактические изменения отпускных цен предприятия на производимую продукцию, зарегистрированные в момент (опрос) t-1. Поскольку одновременный мониторинг и фактических изменений, и прогнозов цен в опросах ИЭПП начался с октября 1994 г., то наши расчеты начнутся с этого момента времени. Ранее велся только мониторинг прогнозов изменения цен.
Качество подгонки базовой модели оказалось высоким и достаточно стабильным до 1999 г. Для этого периода характерна, на наш взгляд, относительно простая ценовая ситуация и соответственно политика производителей. Высокий и стабильный рост цен, сменившийся затем стабильным их снижением и скачком осенью 1998 г., позволял предприятиям придерживаться простых схем установления отпускных цен. Платежеспособный спрос, объемы которого становились все меньше, не учитывался предприятиями. Ситуация начинает меняться в 1999 г. Начало роста продаж за деньги и развертывание здорового промышленного роста заставляет предприятия отказаться от простых принципов установления своих цен. Экстраполяционная модель формирования цен все реже и хуже описывает ценовую политику предприятий. Такая ситуация сохраняется в течение всех трех последефолтных лет.
Коэффициенты модели были положительны для обоих предшествующих изменений цен. Но стабильно статистически значимы они были только для первого параметра. Более лотдаленные изменения цен в 1994Ц1995 и 1997 гг. не имели статистически значимого влияния на ценовые планы предприятий. Это подсказывает, что модель может быть упрощена за счет исключения соответствующего линейного взаимодействия. Однако проверка упрощенной модели не дала удовлетворительных результатов. Качество подгонки модели снизилось слишком сильно, и наблюдаемый уровень значимости отношения правдоподобия стал ниже 5%, особенно в 1999Ц2001 гг.
Сравнение значений отношения правдоподобия двух моделей, отличающихся на один параметр, также показало целесообразность использования более сложной модели.
Возможности развития модели экстраполяционных планов формирования цен, по нашему мнению, не так велики и очевидны как в случае экстраполяционной модели формирования производственных планов. Из всего списка показателей конъюнктурных опросов в такой модели в качестве независимых переменных можно использовать еще предшествующие фактические изменения спроса и издержек, а также прогнозы этих переменных.
Возможно, последние переменные с очень большой натяжкой вписывается в идеологию экстраполяционных прогнозов, но, поскольку спросовые переменные представляются нам особенно интересными, мы все-таки рискнем использовать ее в составе независимых переменных.
Проанализируем экстраполяционную модель, в которой предполагается зависимость ценовых планов только от непосредственно предшествующих изменений издержек:
P*t = f( C t ), где P*t - планы изменения отпускных цен предприятия на производимую продукцию, определившиеся в момент (опрос) t; Сt - фактические изменения издержек предприятия, зарегистрированные в момент (опрос) t.
Поскольку мониторинг издержек предприятий начался в 1997 г., то оценка моделей с участием издержек возможна для периода 1997Ц2001 гг. Приведенная модель имела не очень высокое и нестабильное качество подгонки.
Наблюдаемый уровень значимости гарантированно и стабильно превосходил 5%-ный порог лишь в период июль 1998 г. - июль 2000 г., затем качество модели два раза падало ниже критического уровня и стало приемлемым лишь в июле 2001 г. Коэффициенты были положительны и статистически значимы с октября 1998 г. Проверка модели без линейного взаимодействия ценовых планов и фактических изменений цен показала, что до октября 1998 г. гипотеза о независимости исследуемых переменных не может быть отвергнута. В пользу этого свидетельствует и сопоставление отношения правдоподобия двух моделей. Простая модель лучше подходит к наблюдаемым данным до дефолта 1998 г.: из шести кварталов она может быть использована в четырех. После дефолта ее превосходство зарегистрировано только в конце 2001 г., когда в российской промышленности начался, похоже, очередной проблемный период. Таким образом, дефолт 1998 г.
и здесь оказался переломной точкой. До августа 1998 г. предприятия в своей ценовой политике мало обращали внимание на динамику издержек. Затем этот фактор начинает играть нормальную роль, но дает, возможно, сбой в конце 2001 г.
Рассмотрим модель, в которой предполагается формирование ценовых планов предприятий под влиянием предшествующих фактических изменений платежеспособного спроса:
P*t = f( D t, Dt-1 ), где Dt - фактические изменения платежеспособного спроса на производимую продукцию, зарегистрированные в момент (опрос) t; Dt-1 - фактические изменения платежеспособного спроса на производимую продукцию, зарегистрированные в момент (опрос) t-1.
Очевидно, что фактический рост спроса должен иметь положительное влияние на ценовые планы предприятий, следующие за моментом регистрации изменений спроса. Коэффициенты логлинейной модели, оценивающие взаимодействие фактических изменений спроса и ценовых планов, должны быть положительны. И действительно, качество подгонки такой модели оказалось достаточно высоким в течение всего периода мониторинга используемых переменных. Коэффициенты модели были (за редчайшим исключением) положительны для Dt и очень часто - для Dt-1 Более того последние коэффициенты были очень редко статистически значимы. А вот статистическая значимость коэффициентов для Dt имела интересную динамику. В период 1995Ц1998 гг. значимое влияние последних фактических изменений спроса на ценовые планы регистрировалось 2Ц3 раза в год. Но с 1999 г. частота такого влияния возрастала и достигла пика в 2001 г.: в течение 10 месяце из 12 платежеспособный спрос положительно влиял на ценовые планы российских предприятий. Т.о. здесь мы имеем обратную картину: именно в последние годы изменение фактических продаж за деньги начинает учитываться предприятиями при формировании ценовой политики на следующий период. До 1998 г. платежеспособный спрос, скорее всего, не учитывался при установлении цен.
Если ввести в рассмотренную выше модель фактические изменения издержек, то такая экстраполяционная конструкция покажет, какие факторы заставляли российские промышленные предприятия во второй половине 90-х гг.в изменять отпускные цены: затратные или спросовые. Такая модель P*t = f( D t, Dt-1, Сt) имела высокое и стабильное качество подгонки в течение всего периода мониторинга издержек. Наблюдаемый уровень значимости не опускался, как правило, ниже 0,8 (см. табл. 12). Самые качественные коэффициенты были у издержек: они были стабильно положительны и чаще статистически значимы. Статистическая значимость коэффициентов Dt начинает регистрироваться (как и в предыдущей модели) с 1999 г. Предшествующие фактические изменения спроса (Dt-1) имели самые худшие коэффициенты:
они часто были отрицательными и лишь один раз статистически значимы.
Следуя логики логлинейного анализа, попытаемся упростить модель за счет исключения линейного взаимодействия P*t и Dt-1. Усеченная модель несильно потеряла в качестве подгонки: сопоставление прироста величины отношения правдоподобия с приростом числа степеней свободы свидетельствует о предпочтительности простой модели. Коэффициенты модели были всегда положительны и всегда статистически значимы только для издержек.
Фактические изменения платежеспособного спроса стабильно значимо влияли на ценовые планы с середины 1999 г. и иногда - в 1997Ц1998 гг.
Дальнейшее упрощение исходной модели оказалось нецелесообразным.
Таблица Характеристики влияния фактических изменений платежеспособного спроса и издержек на цены предприятий Коэффициенты модели Характеристики качества подгонки модели Дата Dt Dt-1 Сt G2 Df Sig SE SE SE 4/97 40.1350 49 0.8126 0.3044 0.2200 0.2216 0.2088 0.3506 0.7/97 26.0324 49 0.9971 -0.1056 0.2305 0.1550 0.2387 0.4945 0.10/97 27.8226 49 0.9936 0.3895 0.2129 -0.0034 0.1939 0.5593 0.1/98 40.2798 49 0.8081 0.2158 0.2104 0.2132 0.1790 0.5464 0.4/98 30.1924 49 0.9841 0.4088 0.2666 0.0653 0.2530 0.2660 0.7/98 21.9953 49 0.9997 0.6249 0.2186 -0.0179 0.2110 0.4661 0.10/98 27.2113 49 0.9951 0.1552 0.1285 0.0065 0.1178 0.7964 0.1/99 30.1996 49 0.9841 0.1695 0.1308 0.0151 0.1224 0.5712 0. 4/99 38.8035 49 0.8515 0.3087 0.1335 0.1854 0.1264 0.4621 0.Таблица 12 продолжение Коэффициенты модели Характеристики качества подгонки модели Дата Dt Dt-1 Сt G2 Df Sig SE SE SE 7/99 25.1265 49 0.9982 0.2031 0.1430 0.0493 0.1365 0.7558 0.10/99 21.6419 49 0.9998 0.5581 0.1470 0.0310 0.1422 0.6136 0.1/00 21.0019 49 0.9998 0.4007 0.1242 -0.1434 0.1225 0.5519 0.4/00 21.1412 49 0.9998 0.2211 0.1316 0.2416 0.1305 0.6346 0.7/00 14.4545 49 1.0000 0.3510 0.1434 -0.1239 0.1394 0.6265 0.10/00 28.5448 49 0.9914 0.5024 0.1458 -0.0659 0.1427 0.4896 0.1/01 36.2077 49 0.9126 0.3163 0.1227 -0.1040 0.1199 0.4545 0.4/01 51.3979 49 0.3800 0.4547 0.1378 0.3035 0.1437 0.5094 0.7/01 33.8069 49 0.9516 0.3923 0.1457 -0.0377 0.1379 0.5431 0.10/01 17.0615 49 1.0000 0.3783 0.1825 0.3350 0.2036 0.2862 0.Примечание. В таблице приведены: G2 - величина отношения правдоподобия; df - число степеней свободы; Sig - наблюдаемый уровень значимости; коэффициенты, оценивающие линейную связь (ассоциацию) рангов каждого из факторов с ценовыми планами, и стандартные ошибки (SE).
Следующая модель предполагает, что ценовые планы предприятий формируются под воздействием предшествующих фактических изменений бартерного спроса:
P*t = f( B t, Bt-1 ), где Bt - фактические изменения бартерного спроса на производимую продукцию, зарегистрированные в момент (опрос) t; Bt-1 - фактические изменения бартерного спроса на производимую продукцию, зарегистрированные в момент (опрос) t-1.
Такая модель имела хорошее и стабильное качество подгонки, в основном положительные коэффициенты, но последние были статистически незначимы. Таким образом, гипотеза о том, что бартерный спрос имел влияние на ценовую политику предприятий в период 1998Ц2001 гг., не подтверждается. Оценка модели с использованием динамики бартерного спроса для предыдущих лет невозможна, поскольку этот показатель был введен в анкету ИЭПП только в 1998 г.
И, наконец, рассмотрим модель, где в качестве независимых переменных используются фактические изменения прочих неденежных видов спроса (векселя, зачеты и пр.):
P*t = f( N t, Nt-1 ), где Nt - фактические изменения прочих неденежных (векселя, зачеты и др.) видов спроса на производимую продукцию, зарегистрированные в момент (опрос) t; Nt-1 - фактические изменения прочих неденежных (векселя, зачеты и др.) видов спроса на производимую продукцию, зарегистрированные в момент (опрос) t-1.
Качество подгонки модели оказалось высоким для всего периода наблюдений за изменениями этого вида спроса (2000Ц2001 гг.). Коэффициенты модели были положительны для обоих переменных, но очень редко статистически значимы. Эти результаты свидетельствуют, что предположение о влияние на ценовые планы предприятий динамики прочих неденежных видов спроса, скорее всего, не имеет статистических аргументов.
Pages: | 1 | ... | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | ... | 13 | Книги по разным темам